Quantum X Labs улучшила распознавание квантовых ошибок с помощью ИИ

Quantum X Labs расширила испытания ИИ-декодера на экспериментальные данные трех квантовых процессоров IBM — Fez, Kingston и Pittsburgh. Разработка анализирует результаты проверок кубитов и определяет наиболее вероятные ошибки, возникающие при вычислениях, говорится в пресс-релизе.

По заявлению компании, в предварительных тестах число сбоев декодирования удалось сократить на 20%, но пока это предельная величина. Улучшения добились благодаря более точной настройке модели шума под особенности оборудования.

В новой программе исследователи объединили измерения с квантовых устройств, настройку модели шума, обучение ИИ на графических ускорителях и оценку качества декодирования. 

Компания стремится создать систему, которую можно адаптировать к разным устройствам и характеристикам шума. Ранее команда проверяла декодер на экспериментальных данных квантовых процессоров Google. Расширение испытаний на устройства IBM позволит проверить новые подходы.

«Эффективная коррекция квантовых ошибок, как ожидается, станет необходимым компонентом практических квантовых вычислений», — заявил главный научный сотрудник компании по квантовым технологиям профессор Нир Шарон.

26 октября Quantum X Labs также сообщила о запуске экспериментов на сверхпроводящем процессоре Arbel в Израильском центре квантовых вычислений, которым управляет Quantum Machines.

Эта программа должна связать изучение характеристик устройства, выполнение квантовых схем и декодирование ошибок. Тогда компания подчеркивала, что первоначальные испытания — подготовительный этап: коррекция в реальном времени и отказоустойчивые вычисления оставались целями дальнейшей разработки.

Напомним, модель машинного обучения на квантовом компьютере D-Wave определила наличие рака легких в тестовых данных с точностью более 90%.